数据挖掘在“岗课赛证”融合课程中的应用研究

数据挖掘方法在“岗课赛证”融合课程中的应用，存在挖掘结果交叉熵损失值过大、拟合程度过高等问题。为此，文章引入Python语言，开展对“岗课赛证”融合课程数据挖掘方法的设计研究。利用Python语言，挖掘“岗课赛证”融合课程数据；提取“岗课赛证”融合课程特征；结合Python中的sklearn库，实现对融合课程数据的挖掘与分类。实验结果表明，新挖掘方法得到的挖掘结果交叉熵损失值得到有效控制，拟合程度大大降低，使挖掘结果与实际相符。